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Viele Leute fragen uns nach den Unterschieden zwischen SAS, Stata und SPSS oder welches Paket das beste Paket ist. Wie Sie sich vorstellen können, hat jedes Paket seinen eigenen Stil und seine eigenen Stärken und Schwächen. Diese Seite gibt einen schnellen Überblick über den Stil der einzelnen Pakete und die Stärken und Schwächen der einzelnen Pakete, aber dies ist keineswegs ein umfassender Vergleich der Pakete. Manchmal fühlen sich Leute sehr leidenschaftlich über die statistischen Pakete, die sie verwenden, die wir hoffen, daß die meisten stimmen, daß dieses ein sachlicher und leidenschaftsmäßiger Vergleich dieser Pakete ist. Allgemeiner Gebrauch. SAS ist ein Paket, das viele quotpower usersquot wie wegen seiner Energie und Programmierbarkeit. Weil SAS so ein leistungsfähiges Paket ist, ist es auch eines der schwierigsten zu lernen. Um SAS zu verwenden, schreiben Sie SAS-Programme, die Ihre Daten manipulieren und Ihre Datenanalysen durchführen. Wenn Sie einen Fehler in einem SAS-Programm machen, kann es schwer sein, zu sehen, wo der Fehler aufgetreten ist oder wie es zu beheben. Datenmanagement. SAS ist sehr leistungsfähig im Bereich der Datenverwaltung, so dass Sie Ihre Daten in so gut wie möglich zu manipulieren. SAS enthält proc sql, mit dem Sie SQL-Abfragen auf Ihren SAS-Datendateien ausführen können. Es kann jedoch eine lange Zeit dauern, das Datenmanagement in SAS zu lernen und zu verstehen, und viele komplexe Datenverwaltungsaufgaben können mit einfacheren Befehlen in Stata oder SPSS ausgeführt werden. SAS kann jedoch mit vielen Datendateien gleichzeitig arbeiten, um Aufgaben zu lösen, die das Arbeiten mit mehreren Dateien auf einmal beinhalten. SAS kann enorme Datendateien bis zu 32.768 Variablen verarbeiten und die Anzahl der Datensätze ist in der Regel auf die Größe Ihrer Festplatte beschränkt. Statistische Analyse. SAS führt die meisten allgemeinen statistischen Analysen durch (Regression, logistische Regression, Überlebensanalyse, Varianzanalyse, Faktorenanalyse, multivariate Analyse). Die größten Stärken von SAS liegen vermutlich in ihrer ANOVA, der gemischten Modellanalyse und der multivariaten Analyse, während sie bei der ordinalen und multinomialen logistischen Regression (weil diese Befehle besonders schwierig sind) und robuste Methoden (es ist schwierig, robuste Regression, Oder andere Arten robuster Methoden). Zwar gibt es einige Unterstützung für die Analyse der Umfrage Daten, es ist ziemlich begrenzt im Vergleich zu Stata. Grafik. SAS kann über SASGraph die leistungsfähigsten grafischen Werkzeuge unter allen Paketen haben. Allerdings ist SASGraph auch sehr technisch und schwierig zu lernen. Die Graphen werden größtenteils unter Verwendung der Syntaxsprache erstellt, SAS 8 hat jedoch eine Punkt - und Klickschnittstelle zum Erstellen von Graphen, ist aber nicht so einfach wie SPSS zu verwenden. Zusammenfassung. SAS ist ein Paket, das auf Power User ausgerichtet ist. Es hat eine steile Lernkurve und kann zunächst frustrierend sein. Allerdings genießen Power-User das leistungsstarke Datenmanagement und die Möglichkeit, mit zahlreichen Datendateien gleichzeitig zu arbeiten. Allgemeiner Gebrauch. Stata ist ein Paket, das viele Anfänger und Power User mögen, weil es sowohl leicht zu erlernen als auch sehr leistungsfähig ist. Stata verwendet einen Zeilenbefehl, der jeweils einen Befehl eingeben kann (ein Modus, der von Anfängern begünstigt wird), oder er kann zu einem Zeitpunkt in einem Stata-Programm (ein Modus, der von den Stromverbrauchern bevorzugt wird) viele gleichzeitig eingegeben werden. Selbst wenn Sie einen Fehler in einem Stata-Befehl machen, ist es oft einfach, den Fehler zu diagnostizieren und zu korrigieren. Datenmanagement. Während die Datenverwaltungsfähigkeiten von Stata nicht ganz so umfangreich sind wie die von SAS, verfügt Stata über zahlreiche leistungsfähige und dennoch sehr einfache Datenverwaltungsbefehle, mit denen Sie komplexe Manipulationen Ihrer Daten problemlos durchführen können. Allerdings arbeitet Stata primär mit einer Datendatei zu einem Zeitpunkt, so dass Aufgaben, die das Arbeiten mit mehreren Dateien auf einmal beinhalten, schwerfällig sein können. Mit der Freigabe von StataSE können Sie jetzt bis zu 32.768 Variablen in einer Stata-Datendatei aber wahrscheinlich nicht wollen, eine Datendatei zu analysieren, die die Größe Ihres Computerspeichers übersteigt. Statistische Analyse. Stata führt die meisten allgemeinen statistischen Analysen durch (Regression, logistische Regression, Überlebensanalyse, Varianzanalyse, Faktorenanalyse und einige multivariate Analysen). Die größten Stärken von Stata liegen wahrscheinlich in der Regression (es hat sehr einfache Regressionsdiagnosewerkzeuge), logistische Regression, (Add-on-Programme sind verfügbar, die die Interpretation der logistischen Regressionsergebnisse stark vereinfachen und die logistischen und logistischen Regressionsmechanismen sind sehr einfach aufführen). Stata hat auch eine sehr schöne Reihe von robusten Methoden, die sehr einfach zu bedienen sind, einschließlich robuster Regression, Regression mit robusten Standardfehlern, und viele andere Schätzbefehle enthalten auch robuste Standardfehler. Stata zeichnet sich außerdem durch die Analyse der Umfragedaten aus, die die Möglichkeit bietet, Umfragedaten für Regression, logistische Regression, Poisson-Regression, Probit-Regression usw. zu analysieren). Die größten Schwächen in diesem Bereich liegen wahrscheinlich im Bereich der Analyse der Varianz - und Diskriminanz-Funktionsanalyse. Grafik. Wie SPSS, Stata Grafiken können mit Stata-Befehle oder mit einem Point-and-Click-Schnittstelle erstellt werden. Wie bei SPSS können die Graphen über einen Grafikeditor editiert werden. Die Syntax der Graphenbefehle ist die einfachste der drei Pakete und ist auch die leistungsstärkste. Stata-Graphen sind qualitativ hochwertige Qualitätsgraphen. Darüber hinaus sind Stata-Grafiken für die Ergänzung der statistischen Analyse sehr funktional, zum Beispiel gibt es zahlreiche Befehle, die die Erstellung von Diagrammen für die Regressionsdiagnose vereinfachen. Zusammenfassung. Stata bietet eine gute Kombination aus Benutzerfreundlichkeit und Power. Während Stata einfach zu erlernen ist, hat es auch sehr leistungsfähige Werkzeuge für das Datenmanagement, viele schneidende statistische Verfahren, die Fähigkeit, Programme einfach herunterladen, die von anderen Benutzern entwickelt wurden, und die Fähigkeit, eigene Stata-Programme zu erstellen, die nahtlos Teil von Stata werden. Allgemeiner Gebrauch. SPSS ist ein Paket, das viele Anfänger genießen, weil es sehr einfach zu bedienen ist. SPSS verfügt über eine Quotpoint - und Clickquot-Schnittstelle, über die Sie Pulldown-Menüs verwenden können, um Befehle auszuwählen, die Sie ausführen möchten. SPSS hat eine quotsyntaxquot-Sprache, die Sie durch quotpastingquot die Syntax aus dem Punkt lernen und klicken Sie auf Menüs, aber die Syntax, die eingefügt wird, ist in der Regel übermäßig kompliziert und oft unintuitive. Datenmanagement. SPSS verfügt über einen freundlichen Dateneditor, der Excel ähnelt, mit dem Sie Ihre Daten und Attribute Ihrer Daten eingeben können (fehlende Werte, Wertelabels etc.). SPSS verfügt jedoch nicht über sehr starke Datenmanagement-Tools (obwohl SPSS Version 11 zusätzliche Befehle für Umformung von Datendateien von quotwidequot Format auf quotlongquot Format und umgekehrt). SPSS bearbeitet in erster Linie eine Datei in einer Zeit und ist nicht sehr stark für Aufgaben, die das Arbeiten mit mehreren Dateien auf einmal. Es gibt keine Beschränkung für die Anzahl der Variablen oder Fälle, die in Ihren SPSS-Datendateien erlaubt sind - Sie sind nur durch Ihren Speicherplatz beschränkt. Statistische Analyse. SPSS führt die meisten allgemeinen statistischen Analysen durch (Regression, logistische Regression, Überlebensanalyse, Varianzanalyse, Faktorenanalyse und multivariate Analyse). Die größten Stärken von SPSS liegen im Bereich der Varianzanalyse (SPSS erlaubt es, viele Arten von Tests mit spezifischen Effekten durchzuführen) und multivariate Analysen (z. B. Manova, Faktorenanalyse, Diskriminanzanalyse) und SPSS 11.5 haben einige Fähigkeiten zur Analyse von gemischten Eigenschaften hinzugefügt Modellen. Die größte Schwäche von SPSS liegt vermutlich in der Abwesenheit von robusten Methoden (wir kennen keine Fähigkeiten, eine robuste Regression durchzuführen oder robuste Standardfehler zu erhalten) und das Fehlen einer Umfrage-Datenanalyse im Basispaket (einige Verfahren sind in einem Add - on Modul in SPSS Version 12). Grafik. SPSS hat eine sehr einfache Punkt-und Klick-Schnittstelle für die Erstellung von Graphen und sobald Sie Graphen erstellen können sie weitgehend angepasst werden über seine Point-and-Click-Schnittstelle. Die Grafiken sind sehr hochwertig und können in andere Dokumente (z. B. Word-Dokumente oder Powerpoint) eingefügt werden. SPSS verfügt über eine Syntax-Sprache für die Erstellung von Graphen, aber viele der Features in der Point-and-Click-Schnittstelle sind nicht über die Syntax-Sprache verfügbar. Die Syntax-Sprache ist komplizierter als die von Stata bereitgestellte Sprache, aber wahrscheinlich einfacher (aber weniger leistungsfähig) als die SAS-Sprache. Zusammenfassung. SPSS konzentriert sich auf Benutzerfreundlichkeit (ihr Motto ist quotale Statistik, echte easyquot), und es gelingt in diesem Bereich. Aber wenn Sie beabsichtigen, SPSS als Power User verwenden, können Sie es über die Zeit hinauswachsen. SPSS ist stark im Bereich Grafik, aber schwach in mehr Schneide statistische Verfahren, die in robusten Methoden und Umfrage Methoden fehlt. Jedes Paket bietet seine eigenen Stärken und Schwächen. Insgesamt bilden SAS, Stata und SPSS eine Reihe von Werkzeugen, die für eine Vielzahl statistischer Analysen verwendet werden können. Mit StatTransfer ist es sehr einfach, Daten-Dateien von einem Paket in ein anderes in nur einer Angelegenheit von Sekunden oder Minuten zu konvertieren. Daher kann es von Vorteil sein, von einem Analysepaket zu einem anderen abhängig von der Art Ihres Problems zu wechseln. Wenn Sie beispielsweise Analysen mit gemischten Modellen durchführen, können Sie SAS wählen, aber wenn Sie logistische Regression durchführen, können Sie Stata wählen, und wenn Sie eine Varianzanalyse durchführen, können Sie SPSS wählen. Wenn Sie häufig statistische Analysen durchführen, würden wir Sie dringend dazu auffordern, jede einzelne dieser Pakete zu einem Teil Ihres Toolkits für die Datenanalyse zu machen. HINWEIS: Die IDRE Statistical Consulting Group wird im Februar die Website auf das WordPress CMS migrieren, um die Wartung zu erleichtern Und die Schaffung neuer Inhalte. Einige unserer älteren Seiten werden entfernt oder archiviert, so dass sie nicht länger erhalten bleiben. Wir werden versuchen, die Weiterleitungen so zu halten, dass die alten URLs weiterhin so gut funktionieren, wie wir können. Willkommen beim Institut für Digitale Forschung und Bildung Helfen Sie der Stat Consulting Group durch ein Geschenk Wie verwende ich eine SPSS-Datei in Stata 1. Mit SPSS-Software unterstützt SPSS Stata-Dateien und kann eine SPSS-Datei einfach als Stata-Datei speichern Den Punkt und klicken Sie auf Schnittstelle oder Syntax. Wählen Sie in den Pulldownmenüs Datei und dann Speichern unter. Und dann als Dateityp speichern den Typ der benötigten Stata-Datei. Geben Sie den Dateinamen ein, und klicken Sie auf Speichern, um die Stata-Datei zu speichern. Um die SPSS-Syntax zu verwenden, verwenden Sie den Befehl save translate (siehe unten). 2. Verwendung von StatTransfer-Software Es ist recht einfach, eine SPSS-Datei mit StatTransfer in Stata zu konvertieren. Hinweis: Wenn die zu übertragende Datei mehr als 2,047 Variablen enthält und Sie StataSE verwenden, sollte die Datendatei in StataSE konvertiert werden. In diesem Fall müssen Sie den Ausgabedateityp auswählen. StataSE. Der Inhalt dieser Website sollte nicht als eine Bestätigung für eine bestimmte Website, ein Buch oder ein Softwareprodukt der Universität von Kalifornien verstanden werden.